O que são bases de dados vetoriais e como funcionam?

Uma base de dados vetorial é um tipo de base de dados concebida para armazenar, gerir e consultar vetores de elevada dimensão que representam dados complexos, como imagens, texto ou outras informações.

As bases de dados vetoriais são concebidas para armazenar, gerir e consultar dados complexos, como imagens, texto e até conceitos abstratos. Mas a sua verdadeira superpotência reside na sua capacidade de efetuar pesquisas de semelhança extremamente rápidas, encontrando agulhas em palheiros digitais num piscar de olhos.

Em um mundo onde a compreensão do contexto e a descoberta de ligações sutis podem fazer a diferença na experiência do usuário, as bases de dados vetoriais tornaram-se indispensáveis. São os motores que impulsionam as aplicações de ponta no reconhecimento de imagens, no processamento de linguagem natural (PNL) e nos sistemas de recomendação.

Este guia irá analisar a forma como as bases de dados vetoriais funcionam quando se trata de armazenar e recuperar diferentes tipos de dados.

Você irá entender como elas armazenam e consultam diferentes tipos de dados, explorar as suas aplicações práticas e saber como podem potencializar decisões corporativas - tudo isto reduzindo a sua carga de trabalho.

De acordo com fontes de dados de 2023, 42% das empresas de escala empresarial pesquisadas afirmam utilizar a IA nos seus negócios e outros 40% das pesquisadas dizem que estão explorando a possibilidade de atotar a IA. Esta tecnologia é um fator de mudança para encontrar padrões úteis nos dados e poupar às empresas o tempo necessário para estabelecer tarefas melhores executadas por pessoas. No entanto, não pode fazer todo o trabalho sozinho.

É aqui que as bases de dados vetoriais brilham. São a força motriz por detrás de inúmeros algoritmos de machine learning, desempenhando um papel crucial em tudo, desde a IA tradicional aos modelos generativos de ponta. Ao adicionar conteúdo a uma base de dados vetorial, não está apenas armazenando dados - está alimentando um sistema que aprende e evolui com a sua empresa. No entanto, a beleza das bases de dados vetoriais vai para além do machine learning. Abrem um mundo de possibilidades, desde o aumento das capacidades de pesquisa até à criação de experiências de cliente hiper-personalizadas.

Simplificando, uma base de dados vetorial é uma coleção de dados que é convertida e armazenada em conjuntos de números (vetores). Isto facilita a manipulação matemática deste conteúdo. Uma vez que as máquinas não interagem com o mundo como nós, entendem os dados como um conjunto de números.

Os algoritmos possibilitados pelas bases de dados vetoriais dão aos programas de IA a capacidade de encontrar padrões no conteúdo. Estes padrões são a base da aprendizagem contextual que você experimentou se interagiu com um sistema de IA. Com mais conteúdo de qualidade ao longo do tempo, os programas de IA são capazes de encontrar correlações ocultas, fazer previsões e gerar ou resumir conteúdo de formas notáveis.

Nas aplicações de reconhecimento de imagens baseadas em IA, as imagens podem ser codificadas como vetores de elevada dimensão. Uma base de dados de vetores pode ajudar a encontrar rapidamente imagens que sejam visualmente semelhantes a uma imagem de consulta, comparando os vetores que representam essas imagens. Isto é muito mais rápido e mais preciso do que comparar imagens pixel a pixel.

Em PNL, os vetores podem representar palavras, frases ou mesmo documentos inteiros. Uma base de dados vetorial pode então ser utilizada para encontrar texto semanticamente semelhante, mesmo que não contenha exatamente as mesmas palavras. Esta capacidade é fundamental para aplicações como motores de busca, chatbots e sistemas de recomendação, em que compreender o significado por detrás das palavras é mais importante do que apenas corresponder a palavras-chave. É também importante para a utilização eficaz da IA generativa em muitos sistemas.

As bases de dados vetoriais permitem também técnicas de pesquisa avançadas, como a pesquisa híbrida e o suporte de padrões de geração aumentada de recuperação (RAG). A pesquisa híbrida combina a pesquisa tradicional baseada em palavras-chave com a pesquisa por semelhança de vetores, oferecendo uma forma poderosa de melhorar a relevância e a precisão da pesquisa.

Os padrões RAG, por outro lado, utilizam bases de dados vetoriais para melhorar as capacidades dos modelos de linguagem de grande dimensão, fornecendo-lhes informações relevantes e atualizadas a partir das suas próprias fontes de dados.

Tanto as bases de dados vetoriais como as bases de dados relacionais são semelhantes na sua estrutura. São ambos componentes vitais da gestão de bases de dados, mas têm objetivos diferentes.

As bases de dados relacionais centram-se numa abordagem consistente e estruturada dos dados. Funcionam de forma semelhante a uma folha de cálculo e ajudam a manter os dados organizados com linhas e colunas simples. Cada linha funciona como o seu próprio registo, enquanto cada coluna fornecerá atributos adicionais. Por exemplo, uma linha numa base de dados relacional pode ser para "roupa de homem". Uma coluna fornecerá informações mais específicas, como "casacos" ou "meias".

Uma base de dados vetorial é simples - armazena longas cadeias de números - mas o comportamento nos sistemas é mais abstrato. Uma vez que as codificações vetoriais podem representar o significado, os vetores fornecem nuances emocionais e contextuais.

Se uma base de dados relacional é mais parecida com uma folha de cálculo, é útil pensar numa base de dados vetorial como uma teia. Os sistemas de gestão de dados que procuram encontrar relações sutis e convincentes entre dados beneficiam da codificação dos dados como vectores e da utilização de bases de dados vetoriais.

Considere o exemplo acima. Uma base de dados relacional pode armazenar informações sobre roupa de homem e manter relações como casacos e calças da mesma cor, mas não encontrará estas relações a não ser que estejam explicitamente nos dados. Uma base de dados vetorial permite o contexto, por exemplo, compreender que as blusas e as camisas estão relacionadas, ou que as pessoas que compram sapatos podem querer comprar meias também.

Além disso, uma base de dados vetorial pode inferir relações mais matizadas. Por exemplo, pode reconhecer que um cliente que compra frequentemente vestuário de negócios pode estar interessado em pastas de couro ou relógios topo de gama, mesmo que estes artigos não estejam explicitamente classificados como vestuário de negócios.

Também pode compreender as tendências sazonais, sugerindo casacos leves na primavera a alguém que comprou casacos pesados no inverno, sem necessitar de regras explícitas para cada combinação de estação-item. Esta compreensão contextual permite sistemas de recomendação e funcionalidades de pesquisa mais sofisticados, permitindo às empresas proporcionar uma experiência de compra mais personalizada e intuitiva.

As bases de dados de vetores podem alimentar programas de aprendizagem automática para proporcionar melhores experiências online. Podem recomendar determinadas roupas ou sugerir descontos oportunos inspirados na atividade do cliente.

As bases de dados tradicionais não são apenas relacionais. Por exemplo, existe uma classe de bases de dados "NoSQL", que são inerentemente não relacionais. As bases de dados vetoriais e as bases de dados NoSQL são muito semelhantes à primeira vista. Ambas utilizam uma base não relacional e proporcionam uma escalabilidade sem paralelo para as empresas.

No entanto, as bases de dados NoSQL estão preparadas para trabalhar com documentos e estruturas como JSON, e as bases de dados vetoriais estão preparadas para trabalhar com longas séries de números em combinações. A manipulação e comparação de vetores é matematicamente intensiva e não é algo em que as bases de dados NoSQL tradicionais sejam boas.

Na prática, existem utilizações importantes para o armazenamento e manipulação relacional, de documentos e de vetores nas bases de dados, e os sistemas tendem a utilizar mais do que um destes modelos e a utilizá-los em conjunto.

Uma base de dados vetorial é uma aplicação digital que armazena várias formas de informação em conjuntos longos de números conhecidos como "vetores" (basta pensar nas aulas de álgebra do liceu). Cada objeto de dados assume uma representação numérica designada por "incorporação vetorial".

Seguem-se perguntas comuns sobre bases de dados vectoriais e pesquisa vetorial para lhe dar uma ideia mais clara.

Uma incorporação vetorial é uma representação numérica de dados, tal como as palavras, imagens ou outras entidades, sob a forma de um vetor de alta dimensão. A maioria dos vetores utilizados com incorporadores tem centenas a milhares de dimensões, sendo que cada dimensão tem um número.

Este incorporador capta a informação semântica ou estrutural dos dados, permitindo uma comparação eficiente e pesquisas de semelhança, e é normalmente utilizado na aprendizagem automática e na inteligência artificial para converter dados complexos num formato que os computadores possam facilmente processar e analisar.

Imagine que tem três palavras: "rei", "rainha" e "homem". Uma incorporação vetorial converte estas palavras em listas de números (vetores) que captam os seus significados de uma forma que os computadores podem compreender. Por exemplo:

• "rei" pode ser representado como [0.8, 0.6, 0.9, .....]
• "rainha" pode ser representada como [0.8, 0.6, 0.8, .....]
• "homem" pode ser representado por [0.7, 0.4, 0.9, ......]

Nestes vetores, a forma como os números são calculados reflete semelhanças e diferenças de significado. Aqui, "rei" e "rainha" têm vetores semelhantes porque são palavras relacionadas, enquanto "marido" tem um vetor ligeiramente diferente que está mais próximo de "rei" do que de "rainha".

Isto ajuda os computadores a realizar tarefas como encontrar palavras e frases com significados semelhantes ou compreender as relações entre palavras. A incorporação de vetores é vital para a análise de conjuntos maciços de dados não estruturados e semi-estruturados. A distância entre cada vetor ajuda as máquinas a compreenderem a semelhança - ou dissemelhança - dos dados entre si.

Quanto mais dimensões houver na incorporação de vectores, mais nuances uma máquina consegue retirar dos dados que estão a ser codificados. Tudo, desde palavras simples a longas páginas Web, é transformado em vetores para armazenamento em bases de dados vetoriais e utilização em algoritmos baseados em vetores. Muitas ferramentas de IA baseiam-se em vetores e em incorporação de vetores e não podem funcionar sem eles. A organização de todas estas incoraporações vetoriais é feita com a ajuda de "vetores de alta dimensão".

S aiba mais sobre incorporações vetoriais

Os vetores de alta dimensão são listas de números com muitos elementos, cada um representando uma caraterística diferente dos dados que descrevem. Estes vetores existem num espaço de elevada dimensão, o que significa que podem ter dezenas, centenas ou mesmo milhares de dimensões, dependendo da complexidade dos dados. Por exemplo, um vetor de alta dimensão pode representar os vários atributos de uma imagem, como a cor, a textura e a forma, com cada dimensão captando um aspeto diferente desses atributos.

Na aprendizagem automática e na análise de dados, os vectores de alta dimensão são utilizados para encapsular informações complexas de uma forma estruturada que permite um cálculo e uma análise eficientes. Os atributos menores são também mais facilmente captados com vectores de elevada dimensão, acrescentando complexidade para além dos simples fatos.

Embora base de dados vetorial e pesquisa vetorial sejam termos semelhantes, a sua principal diferença reside na função e no processo de cada um. Uma base de dados vetorial é uma solução completa de gestão de dados, enquanto a pesquisa vetorial é um tipo de ferramenta de pesquisa semântica.

Quando realiza uma pesquisa vetorial, o seu vetor de consulta é comparado com uma grande coleção de vetores, numa tentativa de encontrar semelhanças. Esta ação é por vezes designada por pesquisa de semelhanças. Ao contrário das bases de dados tradicionais, o objetivo aqui é encontrar correspondências semelhantes num curto espaço de tempo. A sua base de dados é o local onde efetua a sua pesquisa de vetores. Utilizando a indexação, desfrutará de uma pesquisa por semelhança extremamente rápida para eliminar o trabalho pesado da análise dos seus dados.

A indexação numa base de dados de vectores é o processo de organização e estruturação dos vetores armazenados para permitir uma consulta rápida e eficiente dos dados durante as pesquisas de semelhança.

A indexação proporciona basicamente uma forma muito mais rápida de recuperar e comparar informações do que iterar através de todos os diferentes vetores. Quando se tem milhares de milhões de vetores, isso é essencial.

As bases de dados vectoriais integram diferentes tipos de índices e, muitas vezes, permitem que os programadores adicionem novos índices. Uma vez que uma das principais utilizações das bases de dados vetoriais consiste em começar com um vetor e descobrir quais os outros vetores mais próximos desse vetor, é importante compreender os índices e algoritmos utilizados e verificá-los quando se seleciona uma base de dados vetorial.

Os modelos de distância mais comuns de que se fala são Distância Euclidianae Semelhança de cosseno. Pode pensar-se na distância euclidiana como a distância em linha reta entre dois pontos quaisquer no espaço multidimensional. Trata-se de uma métrica simples e fácil de compreender. A semelhança cosseno baseia-se nos ângulos entre dois vetores. Em termos matemáticos, compara a orientação dos vetores em vez da magnitude, e é realmente útil na análise de textos em que o número de dimensões é elevado. Uma das desvantagens destas métricas é o fato de exigirem muitos cálculos e poderem ser lentas.

Acontece que encontrar aproximadamente os vizinhos mais próximos pode ser muito mais rápido e quase tão bom. Se a sua base de dados de vetores incluir Aproximação do vizinho mais próximo(ANNS), isso é um sinal de que funcionará bem em grande escala, quase sem alteração da qualidade dos resultados da similaridade de cosseno.

Está preocupado com a capacidade da sua marca para acompanhar o ritmo do resto do mundo? De acordo com um estudo recente, cerca de 43% dos decisores de TI estão preocupados com o fato de a sua infraestrutura não ser capaz de lidar com as futuras exigências de dados.

Vamos aprofundar as vantagens que a sua empresa terá ao mudar para bases de dados vetoriais.

Uma vez que as bases de dados vetoriais são inerentemente concebidas para lidar com grandes conjuntos de dados, é possível escalar mais facilmente. As empresas que utilizam aplicações de machine learning se beneficiarão da capacidade de crescer sem terem de mudar para uma nova base de dados.

As empresas movem-se à velocidade da luz (e os seus dados também). As bases de dados vetoriais fornecem processamento em tempo real para que você possa usufruir de tempos de resposta de consulta mais rápidos. Este sistema eficiente de processamento de dados facilita a tomada de decisões rápidas no dia a dia. Isto é particularmente útil para os setores ágeis que necessitam de tempos de resposta mais rápidos, como os cuidados de saúde ou o transporte marítimo.

Quando os seus dados assumem várias formas, é necessário ter uma base de dados que seja suficientemente adaptável para os classificar a todos. As bases de dados vetoriais têm capacidade para tratar dados multimeiose não estruturados para a sua empresa. Para esclarecer: os dados não estruturados são qualquer quantidade de dados que não esteja organizada e armazenada num formato de base de dados. Por outras palavras, este termo refere-se a qualquer coleção de ficheiros de texto, imagem ou vídeo que precisam de ser transformados num conjunto de dados útil.

Um motor de busca tradicional tentará encontrar uma correspondência exata para o que está pesquisando. Uma base de dados vetorial oferece uma abordagem mais sutil para fornecer resultados semelhantes - mas não exatos. Esta abordagem oferece um nível diferente de exatidão. Com a ajuda de uma base de dados vetorial, terá resultados de consulta baseados em métricas de semelhança. As métricas de similaridade oferecem um nível mais profundo de percepção das ligações e padrões nos seus conjuntos de dados.

Este nível de sofisticação é um dos poucos detalhes que separam a pesquisa vetorial das bases de dados relacionais tradicionais.

Uma abordagem personalizada é essencial para as suas operações comerciais únicas. Uma base de dados vetorial é uma das ferramentas mais práticas para uma experiência de pesquisa personalizada graças à sua abordagem sutil. Não só a sua empresa pode usufruir destas ferramentas, como também os seus clientes. Os sistemas de personalização e recomendação são uma adição popular à jornada de compra dos clientes. Por exemplo, o comércio eletrônico utiliza regularmente bases de dados vetoriais para fornecer recomendações inteligentes aos visitantes do site.

Estas bases de dados adaptam-se ao seu comportamento para personalizar as recomendações com base na atividade diária ou em compras anteriores.

Embora as bases de dados vetoriais sejam incrivelmente úteis para as empresas que precisam escalar, ainda não são para todos. Antes de fazer a mudança, considere primeiro os seguintes obstáculos.

As bases de dados tradicionais podem ser mais limitadas no seu escopo, mas também são mais fáceis de implementar. Um dos maiores obstáculos das bases de dados vetoriais é a complexidade da sua implementação e manutenção a longo prazo.

Não só é necessário encontrar os servidores ideais para a base de dados vetorial, como também é necessário passar pelo processo de importação dos dados. Também é necessário descobrir qual a edição da base de dados vetorial que melhor se adequa à sua empresa.

Quer decida utilizar um serviço de base de dados vetorial ou um modelo de código aberto, terá uma curva de aprendizagem mais elevada. As bases de dados vetoriais são complexos sistemas de gestão de bases de dados que estão em constante crescimento.

Algumas empresas podem estar preocupadas com a sua capacidade de acompanhar as alterações e adições às bases de dados vetoriais. Da mesma forma, outras empresas podem não querer investir nos custos operacionais mais elevados de entrar no mundo das bases de dados vetoriais.

Agora que tem uma perspectiva mais abrangente sobre as bases de dados vetoriais, vamos analisar as suas aplicações mais comuns. Você já está familiarizado com os seus benefícios para a aprendizagem automática, mas esse é apenas um dos muitos resultados.

A sua empresa lida regularmente com grandes volumes de imagens, gifs e vídeos? Quando se sente sobrecarregado com o trabalho de organizar tudo, as bases de dados vetoriais podem ajudar. Você pode escolher modelos de bases de dados vetoriais com base nos tipos de dados que mais manipula ou nas suas técnicas de indexação preferidas. Por exemplo, pode escolher uma base de dados vetorial de imagens se costuma lidar com imagens estáticas. Se fizer uma mistura de áudio, imagens e vídeo, pode fazer uma base de dados vetorial multimeios.

A base de dados vetorial também é capaz de recomendar imagens ou vídeos específicos com base no vetor de consulta. Esta função pode ser extremamente útil para tarefas como o reconhecimento facial ou campanhas de marketing de conteúdo.

Um dos recursos mais eficazes de que as empresas necessitam no seu arsenal são as ferramentas de processamento da linguagem natural (PNL). Não basta corresponder a uma consulta: é necessário compreender a semântica e o sentimento.

As bases de dados vetoriais são adequadas para tarefas de PNL para programas de IA. Facilitam às empresas e à IA a procura de ligações lógicas entre os dados. Com a ajuda da indexação e da consulta rápida, estas bases de dados fornecem informações aprofundadas num curto espaço de tempo. Por exemplo, se você já pensou em implementar um chatbot na sua empresa, a base de dados de vetores é uma adição obrigatória. Os chatbots têm um melhor desempenho quando são auxiliados por grandes modelos linguísticos.

Sempre que precisar traçar o progresso da sua empresa, as bases de dados vetoriais irão acelerar os seus resultados. Estes sistemas de bases de dados são úteis para a análise de gráficos com caraterísticas como o reconhecimento de comunidades e a previsão de ligações.

Uma das vantagens menos conhecidas de uma base de dados vetorial é a redução do risco de fraude. Uma vez que as bases de dados vetoriais são tão úteis para encontrar ligações nos dados, podem também detectar contradições.

Esta função é vital para detetar rapidamente uma atividade invulgar e tomar medidas imediatas. A sua base de dados de vetores também pode ajudar com detalhes como a análise do tráfego de rede e as suas medidas de cibersegurança atuais.

A pesquisa híbrida é uma técnica avançada que combina os pontos fortes da pesquisa tradicional baseada em palavras-chave com a compreensão semântica fornecida pela pesquisa vetorial. Esta abordagem oferece várias vantagens:

1. Relevância melhorada: ao considerar tanto as correspondências exatas de palavras-chave como a semelhança semântica, a pesquisa híbrida pode fornecer resultados mais precisos e contextualmente relevantes.
2. Tratamento de casos extremos: Pode lidar eficazmente com situações em que a pesquisa por palavra-chave ou a pesquisa vetorial, por si só, podem ser insuficientes.
3. Flexibilidade: a pesquisa híbrida permite ajustar o equilíbrio entre a correspondência de palavras-chave e a correspondência semântica com base em casos de utilização específicos.

A implementação da pesquisa híbrida com uma base de dados vetorial envolve normalmente

• Efetuar uma pesquisa de palavras-chave e uma pesquisa de semelhança de vetores
• Combinar e classificar os resultados utilizando um algoritmo de pontuação personalizado
• Ajustar a ponderação dos resultados da pesquisa por palavra-chave vs. vetorial com base nos requisitos específicos da sua aplicação

O RAG é uma arquitetura de IA que melhora os modelos de linguagem de grande dimensão (LLM), fornecendo-lhes informações relevantes obtidas a partir de uma base de conhecimentos, frequentemente armazenada numa base de dados vetorial.

Esta abordagem responde a várias limitações dos LLM tradicionais:

1. Informação atualizada: o RAG permite que os LLM acessem a informação atualizada, superando a limitação dos modelos treinados em conjuntos de dados estáticos.
2. Conhecimento específico do domínio: Ao obter informações das suas próprias fontes de dados, o RAG permite que os LLM aproveitem o conhecimento específico do domínio.
3. Redução das alucinações: o fornecimento de contexto relevante ajuda a minimizar a probabilidade de o modelo gerar informações falsas ou inconsistentes.

A implementação do RAG com uma base de dados vetorial envolve normalmente

1. Indexação da sua base de conhecimentos numa base de dados vetorial
2. Para cada consulta do usuário:
   
   • Geração de uma incorporação vetorial da consulta
   • Utilizar a base de dados vetorial para obter informações relevantes
   • Fornecer esta informação como contexto ao LLM juntamente com a consulta do usuário
3. O LLM gera então uma resposta com base no seu conhecimento pré-treinado e no contexto recuperado

As bases de dados vetoriais desempenham um papel crucial nos padrões RAG ao permitirem a consulta rápida e precisa de informações relevantes, o que é essencial para manter o desempenho em tempo real esperado na maioria das aplicações.

Ao se aproveitar destas técnicas avançadas, as empresas podem criar aplicações de IA mais inteligentes, precisas e sensíveis ao contexto, alargando ainda mais as capacidades das suas implementações de bases de dados vetoriais.

Ao implementar uma base de dados vetorial, tem a opção entre código aberto e comercial. Nenhuma das soluções é superior à outra - simplesmente são diferentes para as suas necessidades comerciais.

A seguir estão os passos básicos para instalar e configurar a sua própria base de dados vetorial.

Antes de escolher um modelo de base de dados vetorial, é necessário determinar o seu objetivo. Você está tentando treinar um modelo de aprendizagem automática ou precisa organizar os seus conjuntos de dados de forma mais eficaz?

As empresas que se adequam bem às bases de dados vetoriais são as que lidam com dados complexos, utilizam inteligência artificial ou operam com pontos de dados em constante mudança.

O primeiro passo é descobrir qual o modelo que se adequa às necessidades da sua empresa. Alguns modelos de bases de dados vetoriais são fáceis de desenvolver com interfaces intuitivas. Outros fornecem um apoio mais abrangente na filtragem e indexação. Analise com calma os detalhes da base de dados que pretende utilizar - os pequenos detalhes fazem toda a diferença nas operações da sua empresa.

Depois de escolher a base de dados de vetores que pretende utilizar, pesquise um pouco mais sobre cada edição. Uma vez que estas bases de dados são fundamentalmente flexíveis, cada versão é fornecida com várias edições para melhor corresponder às suas necessidades.

Após escolher a sua base de dados vetorial e a edição pretendida, é hora de partir para a configuração. A sua base de dados será fornecida com um conjunto de instruções para a instalação e transferência dos seus dados. Você poderá modificar a sua base de dados de acordo com as suas necessidades, por exemplo, escolhendo a sua solução de indexação preferida.

Depois de concluir a instalação da base de dados e a transferência dos dados, é necessário consultá-la. Esta função permite-lhe encontrar vetores semelhantes na sua base de dados e começar a utilizar o seu programa de forma mais eficiente. Dependendo da base de dados escolhida, este passo pode ser automatizado ou efetuado manualmente.

A tentativa e o erro são fundamentais para tirar o máximo partido da sua nova solução de base de dados. Depois de ter tudo funcionando, monitore a sua base de dados de vetores para ver o que está funcionando (e o que não está). Durante este processo, aprenderá muitos detalhes interessantes. Poderá precisar de um escalonamento ainda maior para lidar com os volumes de dados que está recebendo. Possivelmente irá perceber que determinados métodos de consulta não estão fornecendo as informações adicionais que procura.

As capacidades da sua base de dados vetorial são tão fortes quanto a sua visão. Desde que mantenha uma mente aberta e se dedique ao crescimento, a sua empresa se beneficiará com a mudança.

De acordo com estudos recentes, o mercado global de bases de dados vetoriais deverá ultrapassar os 4 mil milhões de dólares até 2028. Desde os cuidados de saúde às indústrias do entretenimento, o futuro parece incrivelmente brilhante para a tecnologia de bases de dados avançadas.

A tecnologia de bases de dados vetoriais tornou mais fácil do que nunca acompanhar grandes quantidades de dados e obter informações úteis. As empresas já não têm de analisar manualmente imagens, vídeos e textos para compreender as necessidades do seu público-alvo. A natureza automatizada e flexível destes sistemas de bases de dados liberta tempo para se concentrarem nas exigências diárias da gestão de uma empresa.

Pelo menos 57% das empresas confiam ativamente na aprendizagem automática para melhorar a experiência do cliente. Embora a aprendizagem automática seja apenas uma das muitas aplicações de utilização de casos, é um fator importante. De um modo geral, o papel das bases de dados vetoriais no futuro da gestão de dados continuará a crescer. As empresas que pretendem expandir-se e manter-se competitivas precisam aliviar parte do trabalho de gestão de dados. Na InterSystems, estamos prontos para o ajudar a implementar a tecnologia de bases de dados vetoriais para que você não fique para trás.

Perceba como o número de casos de utilização está explodindo e é importante escolher algo que seja flexível.

Como vimos, as aplicações das bases de dados vetoriais estão expandindo rapidamente em todos os setores. Esta explosão de casos de utilização destaca um ponto crucial para as empresas: ao escolher uma solução de base de dados vetorial, a flexibilidade é fundamental.

A evolução rápida da gestão de dados e da IA exige soluções que se possam adaptar às necessidades e oportunidades emergentes. Os principais aspectos da flexibilidade a considerar incluem

1. Escalabilidade para lidar com volumes de dados crescentes
2. Interoperabilidade com sistemas atuais e futuros
3. Capacidades de personalização para casos de utilização específicos
4. Suporte para vários tipos de dados e métodos de consulta
5. Adaptabilidade a novos modelos e tecnologias de IA

Ao dar prioridade à flexibilidade, você não está apenas resolvendo os desafios de hoje - está preparando a sua infraestrutura de dados para o futuro. Uma solução flexível permite que a sua empresa se adapte rapidamente, experimente novas aplicações e se mantenha competitiva num mundo cada vez mais orientado para os dados.

Na InterSystems, compreendemos a importância crítica da flexibilidade nas soluções de bases de dados vetoriais. A nossa tecnologia foi concebida para incorporar estes princípios, oferecendo uma plataforma robusta, escalável e adaptável que pode evoluir com as suas necessidades.

Desde modelos de aprendizagem automática até à pesquisa eficiente de semelhanças, existe uma solução de base de dados pronta para fazer crescer o seu negócio. Na InterSystems, fornecemos às empresas de vários setores os meios para aproveitarem estas ferramentas sem barreiras.

As bases de dados vetoriais fornecem métodos mais eficientes de coleta, armazenamento e consulta de dados. Ao contrário das bases de dados tradicionais que se concentram mais na precisão, uma pesquisa vetorial fornece informações valiosas. Obterá detalhes novos e convincentes sobre sentimentos, semelhanças e até questões de segurança.

Ajudamos um dos nossos clientes anteriores, Les Voies Navigables de France a criar uma base de dados mais confiável para o seu sistema de informação. Mais um dos nossos antigos clientes, Mondial Tissus se beneficiou da nossa experiência na utilização de dados para melhorar a experiência do cliente. Independentemente do seu objetivo, estamos preparados para oferecer uma solução de base de dados eficaz.

As nossas soluções abrangem setores como a saúde, o digital, mineradoras e supply chain. Se está pensando como a pesquisa vetorial pode ajudar a sua empresa a crescer, entre em contato conosco hoje mesmo.

Estamos prontos para ajudar o seu modelo de negócio a aproveitar as vantagens dos dados vetoriais, dos modelos de linguagem de grande dimensão e muito mais.